Wie Business Analytics fundierte Geschäftsentscheidungen ermöglicht

Um die stetig steigenden Datenmengen effizient zu verarbeiten, setzen Unternehmen immer neue Technologien und Tools ein. Nur so ist es ihnen möglich, die richtigen Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und so fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Eine tragende Rolle nimmt dabei Business Analytics ein. Wir zeigen Ihnen, wie Business Analytics funktioniert, wo Sie dies einsetzen können und wie Ihr Unternehmen davon profitiert. Und: Wir erklären, warum künstliche Intelligenz dabei den entscheidenden Unterschied macht.

Das Wichtigste in Kürze

  • Wichtige Business Analytics Techniken sind Descriptive Analysis, Predictive Analysis und Prescriptive Analysis.
  • Wichtige Benefits von Business Data Analytics sind unter anderem eine verbesserte Entscheidungsfindung, optimierte Prozesse und Kosteneinsparungen.
  • Entscheidende Herausforderungen sind das Verfügen über eine hohe Datenqualität und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
  • Einsatzfelder von Business Analytics sind zum Beispiel das Gesundheitswesen, die Finanzbranche und die Fertigung.
  • Mit Konfuzio integrieren Unternehmen in ihre Dokumentenverarbeitung eine leistungsstarke künstliche Intelligenz, die wichtige Geschäftsprozesse automatisiert. Sprechen Sie jetzt mit einem unserer Experten und erfahren Sie, wie Konfuzio ihren Dokumenten-Workflow optimieren kann.

Business Analytics – Definition 

Business Analytics beschreibt die Anwendung von Datenanalysen und statistischen Modellen, um Geschäftsprozesse zu verstehen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und strategische Ziele zu erreichen. Dazu nutzt die Methode Technologien und Tools, um umfangreiche Unternehmensdaten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren.

Das Hauptziel von Business Analytics Techniken besteht darin, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Dazu identifizieren sie in historischen Daten Muster und Trends, während Prognosemodelle zukünftige Entwicklungen vorhersagen. Business Analytics umfasst verschiedene Ansätze wie Descriptive Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics, um unterschiedliche Aspekte der Geschäftsleistung zu bewerten und zu optimieren.

business analytics techniken

Business Analytics Techniken

Business Analytics setzt eine Vielzahl von Techniken ein, um vorliegende Unternehmensdaten auszuwerten. Eine besonders tragende Rolle nehmen dabei die folgende 3 Methoden ein:

Descriptive Analysis

Die Descriptive Analysis konzentriert sich darauf, vergangene Ereignisse zu verstehen und zu beschreiben. Sie nutzt Datenvisualisierung und Berichterstattung, um Muster und Trends aufzuzeigen. In der Praxis analysiert zum Beispiel ein Einzelhändler Verkaufsdaten aus dem letzten Jahr, um saisonale Trends zu identifizieren und die Lagerbestände entsprechend anzupassen.

Predictive Analysis

Die Predictive Analysis setzt statistische Algorithmen und maschinelles Lernen ein, um zukünftige Entwicklungen und Ereignisse vorherzusagen. Ein Versicherungsunternehmen verwendet Predictive Analytics beispielsweise, um das Risiko von Schadensfällen zu bewerten und präventive Maßnahmen zu ergreifen.

Prescriptive Analysis

Die Prescriptive Analysis geht über die Vorhersage hinaus und generiert über den Einsatz von Optimierungsalgorithmen, Simulationsmodellen, maschinellem Lernen Handlungsempfehlungen, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen. In der Praxis nutzt zum Beispiel eine Fluggesellschaft die präskriptive Analytik, um optimale Routen und Flugpläne zu planen und so die Treibstoffeffizienz zu maximieren.

Business Analytics vs. Business Intelligence

Business Analytics und Business Intelligence nutzen beide Datenanalysen, jedoch liegt der Fokus auf unterschiedlichen Aspekten. Business Intelligence konzentriert sich vorwiegend auf die retrospektive Analyse historischer Daten, um Einblicke in vergangene Leistungen zu gewinnen.

Die Techniken von Business Analytics gehen weiter und integrieren prädiktive Analysen für zukünftige Entwicklungen sowie präskriptive Analysen, um proaktive Handlungsempfehlungen abzuleiten. Während beide Ansätze historische Daten verwenden, zielt Business Analytics darauf ab, datenbasierte Entscheidungen zu verbessern, indem es Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft in den Analyseprozess einbezieht.

Business Analytics vs. Data Analytics

Während sich Business Analytics auf die Nutzung von Datenanalysen fokussiert, um Geschäftsprozesse zu verbessern und strategische Ziele zu erreichen, konzentriert sich Data Analytics primär auf die grundsätzliche Analyse von Daten – ohne spezifische geschäftsbezogene Ziele.

Data Analytics legt seinen Schwerpunkt daher auf das Sammeln, Organisieren und Speichern von Daten. Ziel ist es, mithilfe von Technologien wie Data Mining und Data Cleansing Trends zu identifizieren und Probleme zu lösen.

Business Analytics vs. Data Science

Im Gegensatz zu Business Analytics, das sich auf die Nutzung von Datenanalysen für die Verbesserung von Geschäftsentscheidungen konzentriert, umfasst Data Science ein breiteres Spektrum von Aktivitäten. Sie nutzt statistische Analysen, Informatik, Datenanalysen und maschinelles Lernen, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Dabei entwickelt Data Science zum Beispiel auch Algorithmen. Während Business Analytics also auf konkrete geschäftliche Anforderungen ausgerichtet ist, erforscht Data Science umfassendere datengetriebene Fragen.

business analytics benefits

Business Analytics – Benefits für Unternehmen

Business Data Analytics generieren umfassende Benefits für Unternehmen auf verschiedenen Geschäftsebenen. Dazu zählen unter anderem diese:

Optimierte Prozesse

Durch den Einsatz von Business Analytics Techniken verteilen Unternehmen ihre Ressourcen effizienter und arbeiten produktiver. Auf diese Weise optimieren sie ihre Betriebsabläufe und liefern bessere Ergebnisse in kürzerer Zeit.

Optimierte strategische Planung

Die Methode gewährt Einblicke in Markttrends, Wettbewerbsstrategien und andere entscheidende Kennzahlen, die die Grundlage für eine fundierte strategische Planung bilden. Mit datengesteuerten Erkenntnissen entwickeln Unternehmen daher effektivere Analytics-Strategien, die besser auf die aktuellen Marktbedingungen zugeschnitten sind.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch Analytics im Business erhalten Organisationen datenbasierte Einblicke in Kundenbedürfnisse und Wettbewerbsstrategien. Das ermöglicht es ihnen, verbesserungsbedürftige Bereiche zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Kosteneinsparungen

Durch den gezielten Einsatz von Geschäftsanalysen bringen Unternehmen Transparenz in ihre Prozesse. Sie sind so in der Lage, ihre Ressourcen gezielter einzusetzen und so ihre operativen Kosten zu senken.

Verbesserte Kundenerfahrung

Geschäftsanalysetechniken ermöglichen ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse und Kundenzufriedenheit. Unternehmen sind so in der Lage, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den Erwartungen der Zielgruppe entsprechen.

4 wesentliche Herausforderungen von Business Analytics

Um von den Business Data Analytics Benefits profitieren zu können, müssen Unternehmen ihre Abläufe zunächst auf die Techniken und Methoden vorbereiten. Dabei stehen sie in der Regel vor diesen Herausforderungen:

Vielfältige Datenquellen

Die zunehmende Anzahl internetverbundener Geräte generiert vielfältige Geschäftsdaten. Hinzu kommt, dass diese Daten in der Regel unterschiedliche Datentypen und -formate aufweisen. Um die Daten also effizient auszuwerten, müssen Unternehmen einen Weg finden, riesige Datenmengen zu verarbeiten und aufzubereiten. Und: Auch die Speicherung der großen Datenmengen kann ein Thema sein. So benötigen Unternehmen oftmals einen Data Lake, um große Mengen unstrukturierter Daten zu erfassen.

Datenqualität und -integration

Die Qualität der Daten ist entscheidend für präzise Analysen. Unvollständige, inkonsistente oder fehlerhafte Daten führen zu verzerrten Ergebnissen. Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, die möglicherweise unterschiedliche Formate oder Strukturen haben, ist eine komplexe Aufgabe. Fehlende Standards führen zu Schwierigkeiten bei der Zusammenführung und Interpretation.

Datenschutz und Compliance

Bei der Verwendung von Daten für erweiterte Analysen müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie Datenschutzbestimmungen und Compliance-Richtlinien einhalten. Dies betrifft insbesondere sensible Daten. Die Anonymisierung von Daten und die Implementierung sicherer Datenpraktiken sind daher zentrale Aspekte, um den rechtlichen Anforderungen nachzukommen.

Fehlende Fachkenntnisse

Um die Geschäftsanalyse effizient einzusetzen, ist ein tiefes Verständnis für die damit verbundenen analytischen Konzepte und Methoden erforderlich. Mangelnde Fachkenntnisse auf Seiten der Entscheidungsträger und Analysten führen zu Missverständnissen oder falschen Interpretationen von Daten. Dies beeinträchtigt die Qualität datengesteuerter Entscheidungen. Schulungen und Weiterbildungen sind hier wichtig, um diese Wissenslücken zu schließen.

business analytics use cases

Business Analytics – Beispiele aus verschiedenen Branchen 

Business Data Analytics weist zahlreiche Einsatzgebiete auf. Um die Auswirkungen auf Geschäftsabläufe besser zu verstehen, werfen wir einen Blick auf den Einsatz der Techniken in verschiedenen Branchen:

Einzelhandel

Ein Einzelhändler setzt die Analysen ein, um Lagerbestände basierend auf historischen Verkaufsdaten, saisonalen Trends und Nachfrageprognosen zu optimieren. Er reduziert so Überbestände, minimiert Lagerkosten und stellt sicher, dass beliebte Produkte stets verfügbar sind. Das führt gleichzeitig zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit.

Gesundheitswesen

Ein Krankenhaus nutzt Business Data Analytics, um die erwartete Patientenauslastung vorherzusagen und Ressourcen wie Personal und Betten entsprechend zu planen. Dieses effizientere Ressourcenmanagement führt zu kürzeren Wartezeiten, verbessertem Patientenservice und einer optimierten Auslastung der vorhandenen Kapazitäten.

Finanzdienstleistungen

Eine Bank setzt entsprechende Tools ein, um Transaktionsdaten zu analysieren und Muster von betrügerischen Aktivitäten zu identifizieren. Die schnelle Erkennung von betrügerischen Transaktionen minimiert finanzielle Verluste und stärkt das Vertrauen der Kunden in die Sicherheit ihrer Finanztransaktionen.

Produktion

Ein Fertigungsunternehmen nutzt Geschäftsanalysen, um Sensordaten von Maschinen zu analysieren und mögliche Ausfälle vorherzusagen. Die so mögliche vorbeugende Wartung reduziert ungeplante Stillstandszeiten, senkt Instandhaltungskosten und optimiert die Effizienz der Produktionsanlagen.

Telekommunikation

Ein Telekommunikationsunternehmen verwendet Analytics im Business, um Kundendaten zu analysieren und Segmente mit ähnlichem Verhalten zu identifizieren. Auf diese Weise ist es in der Lage, personalisierte Angebote basierend auf Kundensegmenten zu erstellen. Das steigert die Kundenbindung sowie die Kundenzufriedenheit.

Business Analytics Software – Mit KI Geschäftsdaten effizient auswerten

Unternehmen finden am Markt zahlreiche Tools für Geschäftsanalyen, mit denen sie ihre Daten auswerten und so fundierte Entscheidungen treffen können. Um die riesigen Datenmengen jedoch effizient zu sammeln und zu analysieren, benötigen sie ein Business Analytics Tool mit künstlicher Intelligenz. Nur so gewinnen sie in kurzer Zeit die Daten, die sie für bessere Entscheidungen und einen Wettbewerbsvorsprung benötigen. In der Praxis sorgt KI dabei für diese Vorteile:

Automatisierte Mustererkennung

Top Business Analytics Tools mit KI erkennen automatisch Muster und Trends in großen Datensätzen – auch solche, die für menschliche Analysten schwer identifizierbar sind. Bei einer Software ohne KI müssen Unternehmen die Muster manuell erkennen, was Zeit und Ressourcen kostet.

Prognostische Analysen

Eine Business Analytics Software mit KI trifft automatisierte Vorhersagen basierend auf historischen Daten und aktuellen Trends. Auf diese Weise müssen sich Unternehmen nicht auf manuelle, häufig ungenaue Erkenntnisse aus statistischen Modellen verlassen.

Automatisierte Datenbereinigung

Eine Top Business Analytics Software verfügt über KI-gesteuerte Algorithmen, die die Datenmengen automatisch bereinigen, fehlende Werte ergänzen und Ausreißer identifizieren. Ohne diese Automatisierung müssen Mitarbeiter manuell die Daten überprüfen. Das ist zeitaufwendig und fehleranfällig.

Bessere personalisierte Empfehlungen

Geschäftsanalyse-Tools mit künstlicher Intelligenz geben personalisierte Empfehlungen für Unternehmen, basierend auf deren individuellen Anforderungen und Zielen. Ohne die Unterstützung von KI-Algorithmen müssen Mitarbeiter die Ergebnisse aus der Datenanalyse selbst auf ihre Geschäftsziele anwenden.

Echtzeit-Analytik

Geschäftsanalysen mit KI ermöglichen Echtzeit-Analysen, da die Algorithmen in der Lage sind, schnell auf sich ändernde Datenmuster zu reagieren. Ohne KI benötigen Unternehmen mehr Zeit, um auf Entwicklungen am Markt zu reagieren.

Automatisierte Entscheidungsunterstützung

Eine Top Business Analytics Software mit KI bietet Unternehmen eine automatisierte Entscheidungsunterstützung, indem sie aufgrund von Datenanalysen und KI-Erkenntnissen Handlungsempfehlungen generiert. Ohne KI müssen Unternehmen mögliche Handlungsoptionen selbst evaluieren.

Business Analytics im Bereich Document Intelligence – mit Konfuzio

Business Analytics sind in der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt ein entscheidender Pfeiler für die Wettbewerbsfähigkeit. Die Technologien und Tools helfen ihnen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, um so fundierte Entscheidungen zu treffen und neue Geschäftsfelder zu erschließen.

Konfuzio ist ein deutscher Software-Anbieter, der sich auf Document Intelligence spezialisiert hat. Das Tool ermöglicht es, effizient entscheidende Informationen aus jeder Form von Dokumenten zu extrahieren und auszuwerten.

Dazu verfügt es über eine ausgeprägte künstliche Intelligenz, die unter anderem Machine Learning, Natural Language Processing und Deep Learning umfasst und auf über 100.000 Dokumente trainiert wurde.

Für die Praxis heißt das: Unabhängig davon, wie und wo Dokumente bei Unternehmen eingehen, wie beispielsweise per E-Mail oder per Post, Konfuzio extrahiert automatisch die für die Business Analytics erforderlichen Informationen und bereitet diese für eine effiziente Weiterverarbeitung auf. Die Software eignet sich daher für eine Vielzahl von Geschäftsfeldern und Branchen, in denen es darum geht, Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.

Sprechen Sie jetzt mit einem unserer Experten und erfahren Sie, wie Sie Konfuzio in Ihrem Unternehmen gewinnbringend einsetzen können.

«
»
Avatar von Jan Schäfer

Neueste Artikel